RotorQuant vs TurboQuant — KVキャッシュ量子化の最前線
Qiita / 3/28/2026
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Key Points
- KVキャッシュがLLM推論時のメモリ使用量・帯域負荷を押し上げ、ローカル実行や長文推論のボトルネックになり得る点を問題提起している。
- RotorQuantとTurboQuantを比較しつつ、KVキャッシュを量子化しても精度低下と速度・メモリ削減のバランスを取りやすい手法の違いに焦点を当てている。
- 量子化の前提（適用対象のKV、誤差の扱い、実装上の都合）を踏まえたうえで、実運用での効率改善にどう効くかを整理している。
- ローカルAI文脈で、KVキャッシュ量子化が“どの程度効くか”を検討するための視点（設計・評価観点）を提供する解説記事である。
はじめに：なぜKVキャッシュが問題なのか
ローカルLLM推論で最大のボトルネックの一つが KVキャッシュのメモリ消費です。例えばQwen2.5-14Bで128Kコンテキストを処理すると、KVキャッシュだけで約18GBのVRAMを消費します。24GB GPUではモデル本体を...
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